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可穿戴计算已经从利基市场发展到相当大的消费市场，近年来已经有了大量的应用。 随着这种普及，有机会简化对可穿戴和移动计算设备的输入。 由于尺寸小，传统的交互方式（例如鼠标和键盘）通常不太适合小型化的移动和可穿戴设备。 因此，需要开发更有效的输入装置，其既方便用户又可靠地自动处理。 我们的研究重点是使用 Serpentine 开发这种新的输入技术。
Serpentine，一种自供电传感器，是一种可逆变形的电线，能够感应各种自然的人体输入。 Serpentine 的材料特性和结构设计使其具有柔韧性，可扭曲性，可拉伸性和可挤压性，可实现多种表现形式的输入方式。
蛇形管制成线圈状结构，多层同轴硅树脂，铜和导电尼龙线。 其结构设计和材料的特定选择允许界面的机械变形，其在导电尼龙和 PVA 涂覆的铜线之间产生时变电荷分布，其产生电信号。 这种信号的产生基于摩擦电纳米发电机（TENG）现象，该现象在静电感应和摩擦起电的结合上起作用。 由于变形以及因此电荷分布导致发电，因此工作原理本身消除了外部功率以感测由手势相互作用引起的变形的需要。 然后通过实现的系统处理自生成的信号，该系统包括信号处理流水线，该流水线将它们唯一地映射到产生变形的动作。 我们的系统使我们能够实现我们的愿景，即创建一个不仅自供电，而且对各种表达输入模式敏感的界面。
传感器物理结构的简单性，摩擦材料的普遍可用性（我们日常生活中可用的所有材料，如纸张，织物，PDFE，PDMS 等）和 DIY 结构的构造允许这样的传感接口缩放适用于各种应用。 Serpentine 消除了对身体不同部位佩戴的笨重或刚性传感器械的需求。 它的特定材料特性，外形和物理结构提供六种自然姿势 - 采摘，旋转，拉伸，捏，摆动和扭曲。 Serpentine 展示了通过单一物理接口同时识别这些输入的新颖能力。
自供电可拉伸线圈形振动传感接口 - 单电极（用硅树脂封装的铜线作为电介质）基于 TENG 原理的机制
自供电可拉伸线圈形振动传感接口 - 双电极（铜线和尼龙线用硅树脂作为电介质封装）基于 TENG 原理的机制
Serpentine 的操作
Serpentine 可以实现许多不同的单手和双手操作。 为了证明 Serpentine 可以检测由触觉和纵向力产生的电信号，我们已经探索和评估了一些特定的手势，这些手势是适当的代表性样本。
电子机械测试和分析
通过纵向位移在电输出（开路电压，短路电流和输出功率）方面的传感器表征
实验设置：
我们进行了实验来表征我们的传感接口的电气输出，包括短路电流（Isc）电流，开路电压（Voc）和各种输入频率和纵向位移（拉伸）的电功率。 首先，构造定制的塑料支架以保持线性马达和 Newport 462-XYZ-M 线性平台之间的传感接口。 然后，传感接口平行于地面对齐，并牢固地固定在实验室设备之间的直线上。 通过计算机控制直线电机臂的加速，减速和位移，模拟不同频率和相互作用的纵向位移。 通过吉时利静电计测量界面的电输出。 对具有不同刚度的两个传感器执行该过程。
观察：开路电压
一方面，两个不同的接口在开路电压中显示出一些相似之处：1。在给定的频率范围内，观察到开路电压在 5 mm 位移时几乎保持不变，以及 2. 随着位移的增加，开路电压显示近似值与频率成线性关系，但这种线性趋势在 20 mm 和 25 mm 的高位移时明显断开。 另一方面，对频率和相互作用位移的电响应存在显着差异。 对于所有位移和频率，与更硬的替代方案相比，更软的界面产生更大的开路电压。 这表明较软的界面对拉伸相互作用更敏感。 此外，电压和频率之间的近似线性关系表示较软的界面的陡峭斜率，这表明对于测试的位移，软界面对频率的灵敏度随着位移的增加而提高。
观察：短路电流
对于给定频率，短路电流随位移的增加而增加。 在给定的位移处，在电流偏离线性趋势并且开始急剧增加之前，短路电流几乎线性地随着频率的增加而增加到 5Hz。 这种趋势意味着就短路电流而言，电输出对于 20mm 和 25mm 的纵向位移的相互作用频率非常敏感。
手势数据集：时域和频域分析
频率响应分析
我们分析了在相同物理环境中收集的 6 个不同用户的数据频域。 数据在下图中可视化，其中信号的幅度被归一化，使得来自每个手势的最大幅度为 1. 该图表示我们在频域中的 6 个测试手势的清晰度。 对于“拔除”手势，在 25 至 45Hz 的频率范围内观察到良好的响应，其对应于在给定传感器的采集部分的长度的情况下位于一次谐波频率的频率范围。 这种采取手势的响应承诺将来在弦乐器中应用自供电拾音器。
在除拉伸和拔除之外的所有姿势中，人们注意到 60Hz 处的峰值，这是由无处不在的电力传输线引起的。 采集和拉伸中的信号幅度远高于从 60Hz 电力线截取的信号，因此当数据被标准化时，60Hz 信号在可视化中被抑制。
频率响应分析：
收集的数据演示了每个手势的频率响应。 每个手势为 6 个用户说明每个用户 25 个样本，用于修改分类算法的频谱图。
在调试和改进机器学习分类的过程中，我们绘制了不同手势的谱图，以观察使用该特征最佳区分哪些手势。 频谱图也影响了我们关于是否应该将手势保持在可用于该类型的第一次研究的可区分手势集中的决定。 因此，可视化特征影响手势设计，反之亦然。 我们不断改进我们的分类算法，以增加第一组 6 个手势中的手势数量。
摆动
捻
伸展
采摘
数据收集和分类管道
数据收集管道
我们使用 Adafruit Feather M0 MCU 转向 Digilent Analog Discovery 2，以便从传感器采集数据。 由于“dwf”Python API 允许通过 Analog Discovery 2 设备更简单，更准确地处理采样率，因此它比先前测试的 MCU 更适合数据收集。
数据分类管道
使用 Analog Discovery 2 设备获取分类数据。 它通过频域能量计算进行分段，并进行平滑处理以抑制数据中的随机误差。 同时，如果信号超过阈值能量水平，则分类器在该分段数据中查找信号。 正如在 MCU 的情况下所确定的，实验上看到随机森林分类器表现最佳。
“PyAudioAnalysis”Python 库用于计算频域和时域特征，并根据特征计算统计数据。 因此，建立了稳定且准确的数据处理管道，成功地区分了 6 个手势。 所需的代码在 github 中可用，其使用说明在 Build Instruction 部分中有说明。
注意：
本系统使用 Digilent Analog Discovery 2 这是一种昂贵的设备，我们不建议将蛇形作为可穿戴设备成功运行。 Digilent 设备用于证明传感接口和数据分类算法运行良好，并准备与 MCU 集成。 我们正在进行的研究旨在通过最新上传中提供的分段和分类算法实现从 MCU（通过以前上传的 MCU 的 Python 代码）通过 WiFi 进行数据采集的这种集成。
下一步：自供电无线通信
由螺旋导体组成，我们的传感器也可用作天线。 为了探索其天线特性，我们通过实验测量了从 30MHz 到 10GHz 的 S11 天线特性（由于测量设备的限制而选择上限）并将结果绘制在阻抗史密斯圆图上。 在最初几次实验之后获得的最佳 S11 参数值在 10.0GHz 时为 0.2072，这意味着传递到天线的大约 80％的功率被传输出去或在内部用完。 我们正在进行的研究是优化蛇形天线的这种天线性质，并构建一个自供电传感和自供电无线通信系统。
使用 Serpentine 不仅可以作为自供电传感接口，还可以作为通信的自供电天线，可以彻底改变人类与计算设备交互的方式。 相互作用本身应足以产生用于感测和同时无线通信的电信号，而无需外部电源或传感和通信仪器。
今天，电池在用于感测和通信的计算设备中无处不在。 然而，电池更换和处理会给环境带来负担，并且这种电池的使用是不可持续的。
尽管如此，通过 Serpentine，我们将很快消除对这种外部电源的需求，从而开发出一种环境清洁的自我维持系统，并且可以将其整合到普适计算设备中。
如果你对这个项目感兴趣，想获取完整信息请访问：
https://hackaday.io/project/160713-serpentine
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